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运动目标检测是指从视频流中实时提取目标。运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后处理是至关重要的。然而，由于背景图像的动态变化，如光照、天气、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。
本文通过对通常采用的时间差分法及背景差分法中的混合高斯模型和非参数模型进行实验结果比较，分析了各自的优缺点。